基于目标检测与分割的膝关节穿刺点定位
发布时间：2022-01-13 15:22
膝关节是人体最大且最复杂的关节,近年来,膝关节疾病频繁的出现在我们的身边,严重影响了人们的正常生活。目前,针对膝关节的诸多疾病仍采用人工穿刺治疗的方法,这在费时费力的同时,也对临床医生提出了较高的要求。为了解决人工穿刺时间长、对医师经验要求高、受主观因素影响等问题,本文提出了一种基于目标检测和图像分割的穿刺靶点定位算法,为手术机器人实现自动穿刺提供了更可靠的依据。针对膝关节超声病变图像中病变区域与背景颜色相似难以直接区分的问题,通过目标检测网络对原始图像进行预处理,获得了包含目标区域的矩形框。考虑到整个系统实时性的问题,分别比较了SSD、YOLOv3、Mobilenet-SSD三种检测速度较快的单阶段检测网络,并从中选择了一种适合本文任务的检测网络。同时,考虑到数据集大小对网络学习的影响,采用裁剪、平移、随机旋转等多种方法对原始数据集进行扩增。为了精确地分割出病变区域,采用语义分割的方法对检测得到的图像进行像素级的分类。对比了常用的U-net和Deep Lab网络的分割结果,并针对检测网络输出的尺度不同的矩形框图像,在VGG网络中引入了空间金字塔池化（SPP）,提出了一种VGG-SPP...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
膝关节
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-2-是依赖于传统的学徒训练方法。同时，穿刺医生长时间的工作，难免会由于眼疲劳、精力不足以及主观性因素等造成穿刺过程中的一些误操作。另外，在超声引导的穿刺方面，由于超声图像本身存在信噪比低、纹理信息不明显等特点，如图1-1中b)所示，图像整体偏暗，目标积液区域与背景颜色非常接近，进一步干扰了医生的判断，造成穿刺准确率下降。近年来，随着医学影像技术、深度学习及机器人技术的快速发展，医疗机器人已成为先进机器人领域的重要研究方向，机器人辅助外科手术在操作灵活性、稳定性及准确性等方面都具有明显的优势。将医学图像通过特定方式处理后，选择合适的深层网络模型训练，能够让机器人自动地识别出病变区域的位置并对病症进行分类，成为医生诊断和治疗的重要辅助手段。因此，利用深度学习及先进的机器人技术解决人工对膝关节病变穿刺过程中存在的不足具有重要的研究意义。本课题尝试结合超声膝关节病变图像和多种深度学习网络来自动识别出病变的积液区域，并利用定位算法在识别到的积液区域中寻找合适的穿刺靶点。1.2国内外研究现状1.2.1膝关节诊断研究现状由于膝关节疾病愈发普遍，国内外各大医院及高校都对膝关节疾病的诊断展开了广泛的研究，其中，借助医疗影像辅助膝关节诊断的研究较多。目前，膝关节疾病的影像学检查手段主要包括传统X线、B超、CT和MRI，如图1-2。a)X线b)B超c)CTd)MRI图1-2膝关节疾病影像学检查方式
导航技术用于腰椎间孔镜穿刺定位手术中，辅助临床医生进行穿刺。通过对70例腰椎键盘突出患者进行穿刺手术，得出计算机导航辅助腰椎间孔镜穿刺定位能够减少透视次数、透视时间、穿刺次数及手术时间[44]。虽然医生在医疗影像的辅助下穿刺准确率和成功率都有提高，但依靠医生自身的感觉以及三维解剖结构经验操控柔性穿刺针沿特定路径进针始终极具挑战，多数情况下需要来回拔针和进针，这对医生和病人本身都带来了极大的考验。随着机器人技术的快速发展，通过机器人精确地控制进针量和针尖方向来实现穿刺手术逐渐成为可能。如图1-3所示，先通过医疗影像设备采集头部信息，进而规划进针路径，最后实现对头部的穿刺治疗。a)头部穿刺示意图b)头部穿刺实物图图1-3机器人辅助头部穿刺由于穿刺所用的柔性穿刺针是一个非完整系统以及组织结构复杂、组织变形导致靶点偏移等诸多因素，导致国内外大量学者展开了对穿刺靶点的选取和穿刺针路径规划的研究。Hu等人提出了一种基于病灶区域形状特征分析的自动进针路径规划算法，他们通过对视频图像进行处理，提取出目标病灶区域，然后将病灶中心作为穿刺靶点[45]，并设计了一种S型双弧线自动穿刺进针路径规划算法。最后通过实验验证了设计的算法基本能够达到理想的效果。为了提高x线引导乳腺活检的准确性，清华大学深圳研究生院的Wu等人提出利用两个引导点构建x射线锥束，再利用锥束的连接截面确定穿刺目标点，最后他们通过实验验证了该算法的有效性[46]。Hungr等人设计了一种在CT和MRI引导下的胸腹部介入放射治疗的光穿刺机器人，该机器人被安装在病人身体上，根据放射科医生预先设定的轨迹和目标位置进行穿刺[47]。他们通过实验验证了当目标位置在30mm到90mm深度范围内时，定位精度为3.3±1.7mm，角度偏差为-
【参考文献】：
期刊论文
[1]超声联合MRI诊断右膝关节先天性前交叉韧带缺失1例[J]. 赵孝平,张鹏程,高振华. 中国医学影像技术. 2019(08)
[2]在医疗影像AI中的探索与实践[J]. 朱艳春. 软件和集成电路. 2019(07)
[3]基于分割对抗网络的肺结节分割[J]. 肖宁,强彦,赵涓涓,张小龙. 计算机工程与设计. 2019(04)
[4]汇医慧影 AI医疗诊断[J]. 贾宁. 商讯. 2018(07)
[5]超声弹性成像鉴别膝关节积液与滑膜增生[J]. 向醒,张平,杨晶,尹良军,左国庆,郑元义. 中国介入影像与治疗学. 2016(09)
[6]基于CT图像重建人体膝关节3D骨骼优化模型[J]. 牛军龙,秦现生,洪杰,王文杰,李勇政. 中国医学物理学杂志. 2016(07)
[7]基于CT和MRI混合配准的膝关节复合结构三维重建[J]. 刘婧,张景阳,吴奕章,黄华军,欧阳汉斌,黄文华. 解剖学杂志. 2015 (03)
[8]急性外伤性硬膜外血肿的微创穿刺治疗[J]. 王银生,张中原,张久蛟,高建亮,龙海成. 中国微创外科杂志. 2013(02)
[9]超声引导定位穿刺胸腔积液的临床意义[J]. 段峻梅. 中外医疗. 2012(23)
[10]类风湿性关节炎:膝关节高频超声及超声造影表现与实验室检查的相关性[J]. 张英娟,刘健,刘晓玲,王萍. 中国医学影像技术. 2012(05)
博士论文
[1]计算机导航辅助腰椎间孔镜穿刺定位的研究[D]. 秦豪.广西医科大学 2019
[2]基于卷积神经网络的医学图像癌变识别研究[D]. 薛迪秀.中国科学技术大学 2017
硕士论文
[1]基于深度学习的MR图像肝脏肿瘤自动化分割方法的研究[D]. 黄赛.南京大学 2018
[2]人工智能超声CT引导下前列腺靶向穿刺与经直肠超声系统穿刺和mpMRI辅助系统穿刺的比较—一项单中心随机对照试验[D]. 汪松.浙江大学 2018
[3]基于图割的图像分割改进算法及其在膝关节软骨图像上的应用[D]. 杨枝祥.电子科技大学 2013
本文编号：3586683
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
膝关节
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-2-是依赖于传统的学徒训练方法。同时，穿刺医生长时间的工作，难免会由于眼疲劳、精力不足以及主观性因素等造成穿刺过程中的一些误操作。另外，在超声引导的穿刺方面，由于超声图像本身存在信噪比低、纹理信息不明显等特点，如图1-1中b)所示，图像整体偏暗，目标积液区域与背景颜色非常接近，进一步干扰了医生的判断，造成穿刺准确率下降。近年来，随着医学影像技术、深度学习及机器人技术的快速发展，医疗机器人已成为先进机器人领域的重要研究方向，机器人辅助外科手术在操作灵活性、稳定性及准确性等方面都具有明显的优势。将医学图像通过特定方式处理后，选择合适的深层网络模型训练，能够让机器人自动地识别出病变区域的位置并对病症进行分类，成为医生诊断和治疗的重要辅助手段。因此，利用深度学习及先进的机器人技术解决人工对膝关节病变穿刺过程中存在的不足具有重要的研究意义。本课题尝试结合超声膝关节病变图像和多种深度学习网络来自动识别出病变的积液区域，并利用定位算法在识别到的积液区域中寻找合适的穿刺靶点。1.2国内外研究现状1.2.1膝关节诊断研究现状由于膝关节疾病愈发普遍，国内外各大医院及高校都对膝关节疾病的诊断展开了广泛的研究，其中，借助医疗影像辅助膝关节诊断的研究较多。目前，膝关节疾病的影像学检查手段主要包括传统X线、B超、CT和MRI，如图1-2。a)X线b)B超c)CTd)MRI图1-2膝关节疾病影像学检查方式
导航技术用于腰椎间孔镜穿刺定位手术中，辅助临床医生进行穿刺。通过对70例腰椎键盘突出患者进行穿刺手术，得出计算机导航辅助腰椎间孔镜穿刺定位能够减少透视次数、透视时间、穿刺次数及手术时间[44]。虽然医生在医疗影像的辅助下穿刺准确率和成功率都有提高，但依靠医生自身的感觉以及三维解剖结构经验操控柔性穿刺针沿特定路径进针始终极具挑战，多数情况下需要来回拔针和进针，这对医生和病人本身都带来了极大的考验。随着机器人技术的快速发展，通过机器人精确地控制进针量和针尖方向来实现穿刺手术逐渐成为可能。如图1-3所示，先通过医疗影像设备采集头部信息，进而规划进针路径，最后实现对头部的穿刺治疗。a)头部穿刺示意图b)头部穿刺实物图图1-3机器人辅助头部穿刺由于穿刺所用的柔性穿刺针是一个非完整系统以及组织结构复杂、组织变形导致靶点偏移等诸多因素，导致国内外大量学者展开了对穿刺靶点的选取和穿刺针路径规划的研究。Hu等人提出了一种基于病灶区域形状特征分析的自动进针路径规划算法，他们通过对视频图像进行处理，提取出目标病灶区域，然后将病灶中心作为穿刺靶点[45]，并设计了一种S型双弧线自动穿刺进针路径规划算法。最后通过实验验证了设计的算法基本能够达到理想的效果。为了提高x线引导乳腺活检的准确性，清华大学深圳研究生院的Wu等人提出利用两个引导点构建x射线锥束，再利用锥束的连接截面确定穿刺目标点，最后他们通过实验验证了该算法的有效性[46]。Hungr等人设计了一种在CT和MRI引导下的胸腹部介入放射治疗的光穿刺机器人，该机器人被安装在病人身体上，根据放射科医生预先设定的轨迹和目标位置进行穿刺[47]。他们通过实验验证了当目标位置在30mm到90mm深度范围内时，定位精度为3.3±1.7mm，角度偏差为-
【参考文献】：
期刊论文
[1]超声联合MRI诊断右膝关节先天性前交叉韧带缺失1例[J]. 赵孝平,张鹏程,高振华. 中国医学影像技术. 2019(08)
[2]在医疗影像AI中的探索与实践[J]. 朱艳春. 软件和集成电路. 2019(07)
[3]基于分割对抗网络的肺结节分割[J]. 肖宁,强彦,赵涓涓,张小龙. 计算机工程与设计. 2019(04)
[4]汇医慧影 AI医疗诊断[J]. 贾宁. 商讯. 2018(07)
[5]超声弹性成像鉴别膝关节积液与滑膜增生[J]. 向醒,张平,杨晶,尹良军,左国庆,郑元义. 中国介入影像与治疗学. 2016(09)
[6]基于CT图像重建人体膝关节3D骨骼优化模型[J]. 牛军龙,秦现生,洪杰,王文杰,李勇政. 中国医学物理学杂志. 2016(07)
[7]基于CT和MRI混合配准的膝关节复合结构三维重建[J]. 刘婧,张景阳,吴奕章,黄华军,欧阳汉斌,黄文华. 解剖学杂志. 2015 (03)
[8]急性外伤性硬膜外血肿的微创穿刺治疗[J]. 王银生,张中原,张久蛟,高建亮,龙海成. 中国微创外科杂志. 2013(02)
[9]超声引导定位穿刺胸腔积液的临床意义[J]. 段峻梅. 中外医疗. 2012(23)
[10]类风湿性关节炎:膝关节高频超声及超声造影表现与实验室检查的相关性[J]. 张英娟,刘健,刘晓玲,王萍. 中国医学影像技术. 2012(05)
博士论文
[1]计算机导航辅助腰椎间孔镜穿刺定位的研究[D]. 秦豪.广西医科大学 2019
[2]基于卷积神经网络的医学图像癌变识别研究[D]. 薛迪秀.中国科学技术大学 2017
硕士论文
[1]基于深度学习的MR图像肝脏肿瘤自动化分割方法的研究[D]. 黄赛.南京大学 2018
[2]人工智能超声CT引导下前列腺靶向穿刺与经直肠超声系统穿刺和mpMRI辅助系统穿刺的比较—一项单中心随机对照试验[D]. 汪松.浙江大学 2018
[3]基于图割的图像分割改进算法及其在膝关节软骨图像上的应用[D]. 杨枝祥.电子科技大学 2013
本文编号：3586683
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